线性回归和逻辑回归

线性回归（Linear Regression）

原理

线性回归是一种统计方法，用于研究因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。它通过拟合一条直线（或一个平面，在多维情况下）来最小化预测值与实际值之间的误差。

线性回归有两种形式：

1. 简单线性回归：仅涉及一个自变量。
2. 多元线性回归：涉及多个自变量。

公式

线性回归模型的公式如下：

其中：

• y 是因变量。
• β0 是截距（intercept）。
• β1,β2,⋯,βn 是各自变量的回归系数。
• x1,x2,⋯,xn 是自变量。
• ϵ 是误差项。

通过最小化误差平方和（Ordinary Least Squares, OLS），可以估计回归系数。

生活场景应用的案例

房价预测：假设我们有一个包含房屋面积、房龄、房间数等特征的数据集，我们可以使用线性回归模型来预测房价。